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[发明专利]一种基于上下文感知和边界细化的伪装目标检测方法-CN202210495815.6有效
发明人：史彩娟;任弼娟;陈厚儒;段昌钰;闫晓东 -专利权人：华北理工大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开一种基于上下文感知和边界细化的伪装目标检测方法，包括：主干网络、GCIE模块、AINF模块以及BR模块；主干网络提取待检测含有伪装目标的图像的多尺度特征；GCIE模块对主干网提取的多尺度特征中的第三层、第四层和第五层特征进行增强充分感知全局上下文信息；AINF模块采用层级结构和AFF组件融合相邻层特征，同时感知全局和局部信息，得到区域特征和伪装目标的粗糙预测图；BR模块利用低层特征中的空间信息精细化边界并抑制非伪装因素，更好的检测边界丰富的伪装目标；本发明由于同时关注上下文信息和边界信息，因此能够全面感知伪装目标，这有利于提高伪装目标检测的性能，拓展了本发明的使用场景。
一种基于上下文感知边界细化伪装目标检测方法

[发明专利]结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择方法-CN201710693735.0有效
发明人：史彩娟;段昌钰;赵丽莉;刘利平;葛超;刘健;闫晓东 -专利权人：华北理工大学
申请日： 2017-08-14 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择方法，包括以下步骤：采集n个原始图像的底层视觉特征，得到m个视图图像特征矩阵，设X的特征选择映射矩阵为变量G，构建结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择的目标函数，通过迭代算法计算X的特征选择映射矩阵G，根据所得特征选择映射矩阵Gt，将进行降序排列，选取前ds个对应于X的特征作为特征选择后的特征子集。本发明在对多视图数据进行半监督特征选择时，不仅考虑每一个视图的重要性，还同时考虑了同一视图下不同特征的重要性，另外，利用多视图Hessian正则化进一步提升了半监督稀疏特征选择的性能，因此，本发明具有更好的特征选择性能。
结构视图 hessian 正则稀疏特征选择方法